강의 스크립트로 ‘노션 복습노트’ 자동 생성 (초보자/수학 공식 최소화/예시 포함)

이 스크립트는 내가 현재 수강하고 있는 데이터 분석 기초 부트캠프 커리큘럼, 그 중에서 딥러닝의 기초에 대한 강사님의 강의를 스크립트로 옯겨적은 거야.
나는 노션에 이 딥러닝에 대한 복습 노트를 만들 것이고, 이 과정에서 너의 도움이 필요해.
너는 스크립트의 내용을 바탕으로 딥러닝을 하나도 모르는 초보 노베이스 수강생들도 쉽게 복습하고 이해할 수 있도록 노션 템플릿에 맞춰서 스크립트의 내용을 요약&정리해줘. 예시도 적절하게 조합해서, 지나치게 깊은 수학 원리나 수학 공식에 대한 이해는 줄이고 실무적으로 딥러닝 모델을 활용하는 데에 전혀 지장이 없을 만한 내용은 너가 판단하기에 생략해도 좋아.

작성할 형식에서 고려해야할 점은 너가 정리해준 내용을 바탕으로 소제목도 함께 제시해주고, 가독성을 고려한 말머리기호도 사용해줘.
마지막으로 정리된 내용을 바탕으로 복습 노트 전체의 내용을 한눈에 이해할 수 있도록 제목을 다시 요약, 작성해줘.

[퍼셉트론부터 MLP까지: 딥러닝 입문 핵심 흐름 정리]

🧩 1) 머신러닝 vs 딥러닝 (관계부터 잡기)
✅ 머신러닝(Machine Learning)

🔹 데이터로부터 규칙을 학습해 예측/분류를 수행하는 방법들의 큰 범주

✅ 딥러닝(Deep Learning)

🔹 머신러닝의 한 종류
🔹 신경망(Neural Network) 을 여러 층(layer) 으로 깊게 쌓아 복잡한 패턴을 학습

📌 한 줄 정리

✅ 딥러닝 = 머신러닝 중 신경망을 여러 층으로 쌓은 방식

🧭 2) 머신러닝의 주요 학습 방식 (4가지)

📌 강의에서 언급된 큰 분류

🔹 지도학습(Supervised): 정답(label)이 있음

🔹 비지도학습(Unsupervised): 정답 없이 패턴/군집

🔹 강화학습(Reinforcement): 보상 기반 학습

🔹 준지도학습(Semi-supervised): 일부만 정답이 있고 나머지는 비정답 데이터 활용

🧠 3) 퍼셉트론(Perceptron) 한 장 정리
✅ 3-1. 퍼셉트론이란?

🔹 입력을 받아서 0/1 같은 이진 결과를 내는 아주 초기 형태의 인공신경망
🔹 기본적으로 선형 분류기 (직선/평면으로 구분하는 방식)

📌 기억 포인트

✅ “입력 → 계산 → 임계값 넘으면 1, 아니면 0”

🧬 4) 뉴런 아이디어로 이해하기 (왜 이런 구조인가?)
🧠 뇌(뉴런)의 방식

🔹 여러 신호(입력)를 받음

🔹 합쳐서 판단

🔹 임계값 넘으면 신호 발사(출력), 아니면 멈춤

🤖 퍼셉트론도 똑같이

🔹 입력(특성) → 가중치 반영 → 합산 → 임계값 비교 → 출력(0/1)

📌 한 줄 정리

✅ “뉴런의 ‘발사 여부 판단’을 수학적으로 흉내 낸 게 퍼셉트론”

🧱 5) 퍼셉트론의 기본 구조 (층 개념)

✅ 입력층(Input Layer): feature들이 들어오는 곳

✅ 출력층(Output Layer): 최종 0/1을 내보내는 곳

📌 초창기 퍼셉트론은 보통 입력층 + 출력층(2층 구조) 로 이해하면 됨

🧾 6) 필수 용어 정리 (이 파트가 핵심)
✅ 가중치(Weight)

🔹 각 입력(feature)의 중요도/영향력

✅ 편향(Bias)

🔹 전체 합에 더해지는 기본 보정값
🔹 기준선을 옮겨주는 역할

✅ 임계값(Threshold)

🔹 “이 값 넘으면 1로 활성화”하는 기준선

✅ 활성화(Activation)

🔹 임계값을 넘어서 출력이 1이 되는 상태
🔹 “뉴런이 활성화됐다”라고 표현

🚢 7) 실무 예시로 흐름 잡기 (타이타닉 생존 예측 예시)
🔎 입력 데이터 예시

Age, Pclass, Name 등 다양한 특성(feature)

✅ 모델이 하는 일 (순서로 기억)

🔹 한 사람(한 행 row)의 특성이 입력됨

🔹 각 특성 × 가중치 계산

🔹 전부 더하고 + bias 포함

🔹 임계값 비교

✅ 넘으면 생존(1), 아니면 사망(0)

📌 핵심

✅ “데이터 한 행이 들어가서 0/1로 판단하는 과정”

🧠 8) 퍼셉트론으로 가능한 것 vs 불가능한 것
✅ 8-1. 가능한 것: 논리 게이트 (AND/OR/NAND)

🔹 퍼셉트론은 0/1 구조라서 논리게이트 구현이 가능

✅ AND

✅ OR

✅ NAND

📌 의미

🔹 논리 게이트는 컴퓨터 동작의 가장 기본 단위(강의 포인트)

⚠️ 8-2. 불가능한 것: XOR

🔹 XOR(배타적 OR): “둘 중 하나만 1일 때 1”
⚠️ 단층 퍼셉트론은 직선 하나로 구분하는 방식이라 XOR을 분리할 수 없음

📌 결론

✅ XOR은 “비선형 문제”라서 단층 퍼셉트론 한계가 드러남

🛠️ 9) 해결책: 은닉층(Hidden Layer) 추가
💡 왜 은닉층이 필요해?

🔹 직선 하나로 안 나뉘는 문제(XOR)를
✅ “중간층에서 한 번 더 가공”하면 가능해짐

✅ 직관 포인트

🔹 은닉층이 중간 특징(feature) 을 만들어줌

🔹 그 결과 최종 출력층에서 XOR 같은 복잡한 패턴도 분리 가능

📌 한 줄 정리

✅ 은닉층 = “중간 계산 결과(특징)를 만들어주는 공간”

🧠 10) MLP(다층 퍼셉트론: Multi-layer Perceptron)
✅ MLP란?

🔹 퍼셉트론을 여러 층으로 쌓은 구조
🔹 은닉층이 들어가면 보통 “다층”으로 이해하면 됨

🔁 계산 흐름(말로 설명 연습)

✅ 입력층(특성들)
→ ✅ 은닉층(노드들이 각각 계산)
→ ✅ 출력층(최종 0/1 결정)

📌 핵심

✅ “은닉층 노드가 많을수록 더 다양한 패턴을 표현할 여지가 커짐”

🧪 11) 복습 체크리스트 (스스로 점검)
✅ 체크리스트

퍼셉트론이 선형 분류기라는 말의 의미는?

XOR이 단층 퍼셉트론으로 안 되는 이유는?

은닉층이 들어가면 왜 해결되는가?

MLP의 계산 흐름을 말로 설명할 수 있는가?

✅ 미니 퀴즈

“임계값을 넘어서 1을 출력하는 상태”는?

퍼셉트론으로 가능한 게이트 3개 / 불가능한 1개는?

XOR을 가능하게 만든 구조적 변화는?